2025年6月15日，由宿遷學院、宿遷市科協、宿遷市機械工程學會主辦，江蘇省智能制造裝備關鍵技術工程研究中心、宿遷學院產業技術研究院、宿遷學院專精特新智能制造產業學院、宿遷高新區海智基地承辦的“2025年智能制造裝備關鍵技術國際學術會議”成功舉辦。大會通過線上線下結合的方式，匯聚了來自烏克蘭、日本等國的頂尖專家學者，吸引了200余人參與。
本次活動安排了多場學術報告，其中多位海外專家的分享成為海智工作的精彩縮影。
俄羅斯工程院外籍院士夏志杰教授作了《高端裝備故障診斷與壽命預測技術研究》的報告，報告聚焦高端裝備運維痛點，提出基于多通道數據張量化處理的故障診斷體系。針對鍛壓數控機床等復雜設備，其團隊開發的改進不相關多線性判別分析（UMLDA）算法，通過融合四角壓力傳感器數據，實現對預成型工位缺件、終鍛工位異常等6種故障模式的精準識別，該技術已成功應用于多工位鍛壓工藝，顯著降低停機損失與運維成本。
烏克蘭國家科學院巴庫超硬材料研究所高級研究員Pasichnyi Oleg，作了題為“Features of using an abrasive tool with an ordered arrangement of diamond grains”的報告。報告介紹了超硬材料加工領域的突破性進展。作為世界三大超硬材料研究機構之一的核心專家，其團隊開發的有序排列技術使磨具切削速度提升30%，工具壽命延長60%，為精密制造領域提供了全新解決方案。
澳門鼎隆航空科技有限公司執行董事呂進博士作了《基于知識圖譜的工業裝備故障診斷與維護》的報告。他指出，知識圖譜就像一個龐大的智能數據庫，能將工業裝備相關的各類知識，以結構化的形式整合在一起，建立起復雜的語義關聯，形成一個可理解、可推理的知識網絡。該系統融合航空航天領域的智能診斷技術，在民航機載設備與火車機車應用中實現故障診斷準確率提升40%，維護成本降低35%，為工業裝備智能運維提供了跨領域解決方案。
日本早稻田大學教授胡敬爐，帶來了題為“基于準線性SVM的半監督分類及其在醫學圖像中應用”的報告。報告創新性地將準線性核函數與拉普拉斯支持向量機（LapSVM）結合，通過門控線性網絡生成二進制序列，實現分段線性模型的自適應劃分。這種 "準線性核" 設計兼具線性模型的可解釋性和非線性模型的表達能力，在保持計算效率的同時，突破了傳統 SVM 在高維醫學數據中的應用瓶頸。
俄羅斯遠東聯邦大學高級研究員Evgeny Mitsai(Kuchmizhak Aleksandr課題組)的發言主題：用于光學納米傳感與光熱轉換的雜化納米粒子激光合成。激光合成技術的獨特之處，在于其“綠色、無化學試劑”的制備過程，避免了傳統濕化學法中表面活性劑對粒子性能的干擾；同時，通過調控激光參數（波長、能量、脈沖頻率）與環境條件（氣體氛圍、溶液成分），可實時改變納米粒子的尺寸、形貌與組分，為定制化功能材料提供可能。
俄羅斯國立核能技術大學副教授Kaziev Andrey的報告題目：磁控濺射等離子體的診斷及其在涂層沉積中的應用。他表明在硬質涂層制備方面，診斷技術可以幫助我們優化離子能量，使離子在沉積過程中產生足夠的轟擊作用，促進涂層原子的致密堆積，顯著提高涂層的硬度和耐磨性。
本次活動聚焦高端裝備故障診斷、超硬材料加工、人工智能應用等智能制造裝備關鍵領域前沿技術，旨在搭建國際化學術交流平臺，推動海外智力引進與本地產業的深度融合。下一步，市科協將以此次活動為契機，持續優化海智服務體系，加大海外智力資源引進力度，為我市智能制造產業升級注入強勁動能。